Resultados Gerais

Na tabela 1.2 são apresentados os resultados dos modelos estimados por máxima verossimilhança26, cuja variável dependente é a despesa orçamentária.

Observa-se que nas três estimações (POLS, EF e SAR) os coeficientes relativos às transferências de FPM (fpm) e de ICMS (icms) são significativos em 1% e com sinais positivos. Já o PIB per capita (pib) apresentou coeficiente negativo, indo contra a ideia de que maiores rendas causariam maiores gastos públicos.

Os coeficientes negativos do PIB per capita nas estimações POLS, EF e SAR podem estar sugerindo que os eleitores medianos dos municípios mais ricos não demandam mais serviços públicos que os mais pobres (e dessa forma, demandem menos gastos públicos). Tal resultado pode estar refletindo a preferência dos mais ricos por serviços privados. Devido ao fato do sinal do coeficiente do PIB per capita ir contra ao esperado pela literatura, testou-se também a variável

26 _{Os modelos foram estimados com auxílio do software livre R, por meio dos pacotes plm e splm}

desenvolvidos, respectivamente, por Croissant e Millo (2008) e Millo e Piras (2012). Em todos os modelos são estimados os erros-padrão robustos para heterocedasticidade.

renda per capita27_{. Contudo, o coeficiente encontrado também é significativo e negativo. A} estimação desse modelo encontra-se no apêndice 1.128.

Tabela 1.2: Resultados dos modelos sem correção e com correção espacial

POLS EF SAR Wdes 0,93*** (0,03) fpm 0,62*** _0,66*** _0,63*** (0,03) (0,05) (0,03) icms 0,25*** 0,20*** 0,24*** (0,03) (0,05) (0,03) pib -0,15*** -0,51*** -0,32*** (0,03) (0,10) (0,07) roy 0,00 0,02*** 0,02*** (0,00) (0,00) (0,00) controles sim sim sim

BP 2007,00***

Hausman 188,40***

CD 144,41***

AIC 0,15 0,09 0,03

SC 0,12 0,11 0,04

Obs.: i) Os símbolos ***, **, * correspondem, respectivamente, aos níveis de significância de 1%, 5% e 10%; ii) BP indica o resultado do teste de Breusch-Pagan para verificação da presença de efeitos não observados; iii) controles indica o uso das variáveis de controle; iv) os valores entre parênteses representam os erros-padrão dos coeficientes estimados; v) a defasagem espacial da variável dependente de cada período é feita a partir da matriz de ponderação espacial baseada na distância inversa; vi) os modelos POLS, EF e SAR têm como variável dependente a despesa orçamentária, já as variáveis dependentes dos modelos SAR_CAP e SAR_COR são, respectivamente, despesa de capital e despesa corrente; vii) AIC e SC indicam os resultados dos critérios de informação Akaike29 _{e Schwarz}30 _que

indicam o modelo mais ajustado; viii) as seguintes siglas Wdes, fpm, icms, pib e roy indicam, respectivamente a variável dependente defasada espacialmente, o fundo de participação municipal per capita (pc), as transferências de ICMS pc, o PIB pc e as transferências de royalties pc; e ix) os resíduos das estimações foram testados pelo I de Moran e não foram encontrados indícios de dependência espacial.

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da STN, IBGE, IPEA, ANP e FGV.

27 _{Tal variável é dada pela razão entre o somatório da renda de todos os indivíduos residentes em domicílios}

particulares permanentes e o número total desses indivíduos. Sua fonte é o IBGE.

28 _{Devido à falta de dados, para a estimação do modelo incluindo a variável renda per capita ao invés do PIB}

per capita, os anos compreendidos foram 2000 e 2010.

29 _{O critério Akaike (AIC) foi calculado da seguinte forma: AIC = (2k/nT) + ln(SQR/nT). Onde SQR é a soma}

dos quadrados dos resíduos; k é o número de regressores; n é o número de observações de cross section; e T é o número de anos do painel.

30 _{O critério Schwarz (SC) foi calculado da seguinte forma: SC = (k/nT)*ln(nT) + ln(SQR/nT). Onde SQR é a}

soma dos quadrados dos resíduos; k é o número de regressores; n é o número de observações de cross section; e T é o número de anos do painel.

A estatística de Breusch-Pagan faz com que a hipótese nula do teste seja rejeitada31, indicando a necessidade da consideração desses efeitos nas estimações. Tais efeitos não observados podem estar relacionados a questões culturais e às instituições de cada município. Já o teste de Hausman32 indica que o modelo mais ajustado é o de efeitos fixos (e não o de efeitos aleatórios). Ao se comparar os critérios de informação Akaike (AIC) e Schwarz (SC) dos modelos EF e POLS, nota-se que o modelo de efeito fixos é o mais ajustado.

Comparando os resultados do modelo POLS (Mínimos Quadrados Ordinários Empilhados) e EF, nota-se a redução da diferença dos coeficientes da variável fpm e icms, indicando que não considerar os efeitos não observados pode superestimar o impacto das transferências (fpm e icms) sobre os gastos. Isso ocorreria principalmente pelo fato de que, na estimação por mínimos quadrados ordinários, as transferências do FPM e do ICMS poderiam estar captando o efeito de variáveis não mensuradas, como o poder político, instituições e valores dos municípios.

Para testar a dependência transversal é utilizado o teste CD33 _{de Pesaran. A hipótese nula}

desse teste é a de independência cross-sectional. Dada a significância estatística do teste (z = 144,41), rejeita-se a hipótese nula e, dessa forma, tem-se um indício de autocorrelação entre os resíduos34. Segundo os critérios de informação Akaike (AIC) e Schwarz (SC), o modelo SAR parece ser mais ajustado que o EF, ressaltando a importância da inclusão da variável dependente defasada espacialmente (Wdes).

Para corrigir o problema da autocorrelação espacial, estima-se o modelo de defasagem espacial por efeitos fixos (SAR)35. O coeficiente significativo em 1% e igual a 0,93 da variável dependente defasada espacialmente (Wdes) sugere uma interação entre as escolhas referentes aos gastos públicos dos municípios com os municípios vizinhos. O coeficiente positivo da variável

31 _{O teste de Breusch Pagan, feito através de um multiplicador de Lagrange, apresenta a hipótese nula de não}

existência de efeitos não observados. Para informações mais detalhadas, ver Wooldrigde (2002).

32

A hipótese nula do teste de Hausman indica o estimador mais ajustado é o de efeitos aleatórios (WOOLDRIGDE, 2002).

33 _{Para maiores informações sobre o teste, ver Croissant e Millo (2008).}

34 _{Ademais, realizou-se também o teste de I de Moran para os resíduos do modelo de efeitos fixos (EF). Tal}

teste é realizado para os resíduos ano a ano. O teste indicou dependência espacial para os resíduos de ambos os anos.

35 _{Cabe salientar, que utilizando o teste I de Moran, a matriz de ponderação espacial de distância inversa}

corrige o problema da dependência espacial nos resíduos, gerando estatísticas I de Moran não significativas (iguais a -0.018 com p-valor igual a 0,86 para os resíduos de 2000 e 0.014 com p-valor igual a 0,11 para os resíduos de 2010).

Wdes implica em uma relação direta entre a despesa do município com a despesa do seu vizinho

mais próximo, assim como encontrado por Cossio e Carvalho (2001). É de suma importância observar a magnitude do coeficiente. A elevação de 1% na média dos gastos dos municípios vizinhos majora em 0,93% os gastos locais. A relação é, portanto, direta e “forte”, principalmente quando comparada com o resultado encontrado por Cosio e Carvalho (2001), dado que tais autores encontram um coeficiente igual a 0,18. Essa diferença na magnitude dos coeficientes desse trabalho (0,93) e do encontrado por Cosio e Carvalho pode refletir o uso de matrizes de ponderação espacial distintas, uma vez que os autores utilizam uma matriz de contiguidade do tipo rainha, na qual somente os municípios que fazem fronteira afetam as despesas locais. Já no presente trabalho é utilizada uma matriz de ponderação inversa, na qual todos os municípios brasileiros influenciam- se, entretanto, a influência é mais forte quanto maior a proximidade entre as cidades.

O coeficiente da variável Wdes (gasto médio dos municípios vizinhos) pode ainda indicar uma corrida para o fundo (em inglês, race to the bottom) ou o fenômeno yardstick competion36_{. O} fenômeno da corrida para o fundo diz respeito à redução dos gastos locais na medida em que são diminuídos os gastos dos municípios vizinhos37 e, dessa forma, uma das suas precondições é a ocorrência dos transbordamentos espaciais dos gastos (BRUECKNER, 2000). Ademais, outro indicativo de corrida para o fundo é o coeficiente da variável D10 (apêndice 1.3) na regressão SAR. O coeficiente significativo e negativo (igual a -0,60) indica que, em média, os municípios reduziram seus gastos, controlados os demais aspectos sociais, demográficos e econômicos (como os valores de transferência, PIB, royalties, partido político do prefeito e demais variáveis de controle).

A variável relativa às transferências de FPM (fpm) possui coeficientes positivos e significativos em todas as regressões, indicando que, ao receber mais desse tipo de recurso, os governos municipais tendem a elevar seus gastos. No modelo SAR, o aumento de 1% nos valores recebidos dessa transferência acresce em 0,63% os gastos municipais.

36 _{O referido fenômeno ocorre quando, para sinalizar suas competências em termos de gestão pública, o}

governante local aumenta seus gastos quando observa que os governantes dos municípios vizinhos também o fazem.

37 _{A corrida para o fundo tem como precondições os transbordamentos espaciais dos gastos e a migração (seja}

ela de pessoas ou de empresas). No caso da migração de empresas, para atraí-las para os municípíos, estes reduziriam suas cargas tributárias e, por isso, teriam que reduzir seus gastos. Já no caso da migração de pessoas, para evitar a imigação de indivíduos de baixa renda, os prefeitos reduziriam seus gastos, principalmente em funções relacionadas ao bem-estar social (como saúde e educação). Para um maior detalhamento dessas teorias, ver Brueckner (2000).

A hipótese de poder de barganha sugere que, ao migrar, os indivíduos carregariam consigo parte do valor arrecadado do ICMS, uma vez que esta transferência está relacionada ao valor adicionado fiscal (VAF). O mesmo não ocorreria com o FPM, pois para receber um valor maior desse repasse é necessário que o município mude de faixa de população38 e, a não ser em casos específicos, a migração de um indivíduo, não alteraria o montante recebido da cota do FPM39. Também pelo fato de estar relacionada ao VAF, os indivíduos teriam um maior conhecimento do valor recebido de ICMS, diferente do que aconteceria em relação ao FPM. Dessa forma, assim como esperado pelas hipóteses de poder de barganha e ilusão fiscal supracitadas, a variável ICMS (icms) apresenta um impacto de menor magnitude nas despesas do que as transferências de FPM. A análise do modelo SAR indica que o acréscimo de 1% nas transferências de FPM (fpm) per

capita recebidas pelos governos municipais eleva, em média, 0,93% as despesas per capita

municipais e um aumento da mesma magnitude nas transferências de ICMS (icms) eleva 0,63% a despesa orçamentária.

A hipótese de que o poder de barganha seria uma das justificativas para a ocorrência do efeito flypaper sugere que um maior poder de barganha dos eleitores em relação a determinado recurso faria com que esse recurso fosse menos propício à captura por parte dos governantes. Tal hipótese seria verificada se a magnitude do coeficiente da variável fpm (β1) fosse maior que a da

variável icms (β2) e, além disso, que o coeficiente da variável icms (β2) fosse maior do que da

variável pib (β3), ou seja, β1 > β2 > β3. Essa relação é encontrada no modelo SAR. Contudo, o

impacto do PIB per capita, como já dito acima, não estaria de acordo com a hipótese de que maiores rendas gerariam maiores gastos públicos.

38

O critério de repartição do Fundo de Participação Municipal depende do levantamento do número de habitantes de cada município feito pelo IBGE. Esse número é informado ao Tribunal de Contas da União (TCU). Após análise dessas informações, o TCU estabelece o coeficiente individual de participação para cada município, com base no disposto no Decreto-Lei nº 1.881/81. São então definidos três grupos de municípios em relação à população (excluindo capitais): i) para municípios com até 10188 habitantes, cujo coeficiente mínimo é 0,6; ii) para municípios com mais de 10.188 habitantes e menos de 156.216 são definidas 16 faixas populacionais, cabendo a cada uma delas um coeficiente individual; e iii) para todos os municípios do interior com mais de 156.216 habitantes foi determinado o coeficiente 4,0 (O QUE VOCÊ..., 2011, p.6).

39 Os critérios de repartição do FPM consideram que o valor destinado aos municípios de cada estado é fixo. Aumentando (reduzindo) o coeficiente de um único município, o valor da sua cota também se eleva (reduz), enquanto que a cota individual de todos os outros municípios do mesmo estado decresce (aumenta). Caso ocorra alteração dos coeficientes em muitos municípios do mesmo estado, os efeitos sobre a cota individual de cada um dependem da relação entre a mudança do seu próprio coeficiente e a dos demais. Dessa forma, pode haver redução das cotas individuais mesmo que um município tenha elevado seu coeficiente (O QUE VOCÊ..., 2011, p.9).

Tabela 1.3: Resultados dos modelos sem correção e com correção espacial para os modelos cujas variáveis dependentes são as despesas de capital e as despesas correntes

POLS_CAP EF_CAP SAR_CAP POLS_COR EF_COR SAR_COR

Wdes 0,58*** 0,20*** (0,04) (0,02) fpm 0,42*** 0,45*** 0,46*** 0,64*** 0,72*** 0,73*** (0,02) (0,02) (0,02) (0,03) (0,01) (0,01) icms 0,35*** 0,35*** 0,33*** 0,41*** 0,36*** 0,36*** (0,02) (0,02) (0,02) (0,03) (0,01) (0,01) pib 0,10*** 0,00 0,00 -0,07*** 0,01*** 0,01 (0,03) (0,04) (0,00) (0,03) (0,00) (0,02) roy 0,00 0,00 0,01*** 0,00*** 0,01 0,01*** (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00)

controles sim sim sim sim sim sim

BP 82,02*** 234,26

Hausman 68,63*** 364,64

CD 144,41***

AIC 0,12 0,10 -1,49 0,09 0,05 -2,60

SC 0,09 0,09 -1,48 0,07 0,04 -2,59

Obs.: i) Os símbolos ***, **, * correspondem, respectivamente, aos níveis de significância de 1%, 5% e 10%; ii) BP indica o resultado do teste de Breusch-Pagan para verificação da presença de efeitos não observados; iii) controles indica o uso das variáveis de controle; iv) os valores entre parênteses representam os erros-padrão dos coeficientes estimados; v) a defasagem espacial da variável dependente de cada período é feita a partir da matriz de ponderação espacial baseada na distância inversa; vi) os modelos POLS, EF e SAR têm como variável dependente a despesa orçamentária, já as variáveis dependentes dos modelos SAR_CAP e SAR_COR são, respectivamente, despesa de capital e despesa corrente; vii) AIC e SC indicam os resultados dos critérios de informação Akaike40 _{e Schwarz}41 _que

indicam o modelo mais ajustado; viii) as seguintes siglas Wdes, fpm, icms, pib e roy indicam, respectivamente a variável dependente defasada espacialmente, o fundo de participação municipal per capita (pc), as transferências de ICMS pc, o PIB pc e as transferências de royalties pc; e ix) os resíduos das estimações foram testados pelo I de Moran e não foram encontrados indícios de dependência espacial.

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da STN, IBGE, IPEA, ANP e FGV.

Nos modelos SAR e EF, a variável referente aos royalties (roy) recebidos apresentam impactos positivos e significativos, indicando que maiores montantes de renda do petróleo geram

40 _{O critério Akaike (AIC) foi calculado da seguinte forma: AIC = (2k/nT) + ln(SQR/nT). Onde SQR é a soma}

dos quadrados dos resíduos; k é o número de regressores; n é o número de observações de cross section; e T é o número de anos do painel.

41 _{O critério Schwarz (SC) foi calculado da seguinte forma: SC(k/nT)*ln(nT) + ln(SQR/nT). Onde SQR é a}

soma dos quadrados dos resíduos; k é o número de regressores; n é o número de observações de cross section; e T é o número de anos do painel.

maiores os gastos do governo. Contudo, seu coeficiente é menor do que os das variáveis icms e

fpm. Os royalties tendem a ser, portanto, menos capturados do que as transferências do FPM e do

ICMS. Tal resultado vai de encontro com o previsto pela literatura, pois, essa variável geraria um sobrefinanciamento dos municípios e seus recursos tenderiam a gerar ineficiências na máquina pública local. Os apêndices 1.4 e 1.5 apresentam os resultados das regressões por duas subamostras, uma para municípios que recebem royalties e outra para os que não recebem. A regressão para os municípios recebedores de royalties indica a existência do efeito flypaper, pois as transferências de FPM aumentam os gastos municipais, ao passo que o PIB não gera nenhum impacto. Observa- se ainda que o montante recebido de royalties não influencia mais ou menos nos gastos locais, dado o coeficiente não significativo da variável roy (apêndice 1.4). Pode-se dizer, então, que, se um município recebe royalties, ele tende a ter gastos superiores aos que não recebem. Todavia, um maior valor recebido por tal município não faz com que os gastos sejam aumentados ainda mais.

A tabela 1.3 apresenta os resultados dos modelos de mínimos quadrados ordinários empilhados (POLS), de primeiras diferenças (EF) e do modelo de correção espacial (SAR) tanto para a variável dependente despesa de capital (POLS_CAP, EF_CAP e SAR_CAP) quanto para a despesa corrente (POLS_COR, EF_COR e SAR_COR).

Como se pode observar, a significância estatística dos testes Breusch-Pagan (BP) e de Hausman indicam a necessidade de se estimar um modelo que considere os efeitos fixos no modelo cuja variável dependente é a despesa de capital, bem como no modelo no qual a variável dependente é a despesa corrente. Dessa forma, estimam-se os modelos de primeiras diferenças EF_CAP e EF_COR. A análise desses modelos por meio do teste CD sugere a existência de dependência espacial e, portanto, são estimados os modelos de correção espacial SAR_CAP e SAR_COR.

Ambos os modelos (SAR_CAP e SAR_COR) possuem coeficientes com sinais positivos e significativos da variável dependente defasada (Wdes). Assim, há indícios de interação espacial das políticas de gastos dos municípios. Contudo, convém observar que o coeficiente da variável

Wdes em SAR_CAP é maior do que em SAR_COR. Tal resultado pode indicar a ocorrência do

fenômeno de yardstick competion ou de corrida para o fundo em ambos os modelos. Todavia, a interação espacial é mais forte nas despesas de capital, indicando que o processo de “imitação” do governo local em relação às políticas de gastos dos muncípios vizinhos tende a ser mais intenso

quando consideramos os gastos com investimentos, aquisição ou constituição de bens de capital, do que aumentando os gastos com a máquina pública.

A variável relativa às transferências de FPM (fpm) possui coeficientes positivos e significativos em todas as regressões, indicando que, ao receber mais desse tipo de recurso, os governos municipais tendem a elevar seus gastos. No modelo SAR_COR, contudo, o coeficiente de fpm indica que o aumento de 1% nos valores recebidos dessa transferência acresce em 0,73% as despesas correntes, ao passo que esse mesmo aumento de 1% no FPM aumenta em 0,46% as despesas de capital.

É interessante observar ainda que um aumento de 1% na transferência de ICMS recebida aumenta em 0,33% a despesa de capital e em 0,36% a despesa corrente. Nota-se, portanto, que os recursos das transferências de FPM e de ICMS tendem a ser capturados pelo governo e utilizados em maior escala para elevar despesas correntes e não para a aquisição e/ou constituição de bens de capital. Esse fato pode estar diretamente relacionado à periodicidade em que são feitas as transferências aos municípios. Segundo a Lei Complementar nº 62/1989, quando o Imposto de Renda (IR) e o Imposto sobre Produto Industrializado (IPI) são arrecadados até o dia 10 do mês, o repasse deve ser feito até o dia 20; quando os impostos (IR e IPI) são arrecadados do dia 11 ao 20 do mês, o repasse é feito até o dia 30; e, sendo os mesmos arrecadados nos dias seguintes (21 ao 30 do mês), o repasse ocorre até o dia 10 do mês seguinte. Assim, há indícios de um comportamento

de “fluxo de caixa” nos valores recebidos dessa transferência e, consequentemente, é maior a

probabilidade de ela ser utilizada para despesas correntes.

Nascimento (2010) também analisa as elasticidades das despesas corrente e de capital em relação a variações nas transferências recebidas. Assim como nos resultados aqui encontrados, elevações nas transferências parecem aumentar ambos os tipos de despesas, contudo, o autor encontra que as transferências desvinculadas (como é o caso do FPM) ampliam mais os gastos de capital do que os gastos correntes. Como colocado pelo próprio autor, tal resultado vai de encontro com a ideia de que transferências fiscais desvinculadas seriam recebidas para ampliar cada vez mais as despesas correntes, ampliando a ineficiência dos gastos públicos. A diferença encontrada nos resultados, comparando-se o presente trabalho e o de Nascimento (2010), pode estar relacionada aos problemas econométricos não controlados pelo autor, como efeitos não observados

e dependência espacial, uma vez que a não consideração dos mesmos pode gerar resultados enviesados e ineficientes.

As hipóteses de poder de barganha e de ilusão fiscal sugerem ainda que o coeficiente da variável referente ao ICMS (icms) seria menor do que da variável FPM (fpm), tanto pelo maior poder de barganha que os indivíduos têm em relação às transferências de ICMS que estão atreladas ao Valor Adicionado Fiscal (VAF), quanto à ilusão monetária que é mais elevada no que tange aos recursos recebidos via FPM. Assim, os coeficientes menores da variável icms em comparação aos da variável fpm nos modelos SAR_CAP e SAR_COR estão de acordo com as hipóteses supracitadas.

Ademais, verifica-se ainda que a renda local (aqui representada pela variável pib) não apresenta impactos significativos estatisticamente sobre as despesas de capital e corrente. Como resultado, verifica-se que a magnitude do coeficiente da variável fpm (β1) é maior que a da variável

icms (β2) e, além disso, que o coeficiente da variável icms (β2) é maior do que da variável pib (β3).

Ou seja, β1 > β2 > β3, havendo, portanto, indícios da ocorrência de efeito flypaper, seja nas despesas

de capital ou nas despesas correntes.

Por fim, convém ressaltar que o efeito flypaper parece ser mais intenso nas despesas correntes, devido às maiores elasticidades da variável fpm em SAR_COR do que em SAR_CAP, além de coeficientes não significativos da variável pib em ambos os modelos. Mais uma vez, os resultados indicam as transferências correntes tendem a ser mais afetadas à medida que os municípios recebem mais recursos derivados de transferências intergovernamentais. Uma vez que gastos correntes tendem a ser mais improdutivos pois estão relacionados à manutenção da máquina pública, há indicativos de que a não vinculação das transferências a determinados tipos de gastos esteja provocando uma maior ineficiência nas despesas governamentais.